李飞飞World Labs收购SceniX，发布R2S2R引擎打通机器人仿真训练闭环

事件概述

李飞飞创立的空间智能公司World Labs收购了机器人仿真与训练初创公司SceniX，并发布了全新的机器人策略训练与评估引擎——Real-to-sim-to-real (R2S2R)。该引擎将World Labs的空间智能版图从生成可交互的虚拟世界，延伸至真实机器人的训练、评估与部署，首次打通了从仿真训练到真实运行的闭环。

核心信息

• R2S2R引擎结构：包含Real-to-Sim和Sim-to-Real两部分。Real-to-Sim将现实中的机器人、传感器、物体及交互过程搬进仿真，构建与真实任务对齐的虚拟环境；Sim-to-Real则让机器人在虚拟环境中完成训练和评估，再将策略直接部署回真实世界。
• 性能验证：未经真实世界数据训练的策略，已能在ALOHA、RB-Y1、YAM、Flexiv、xArm等机器人平台上连续自主运行1小时，无需人工干预，完成装箱、绕线、试管转移、杂乱环境单件抓取等任务。
• 评估规模化：通过对齐仿真与现实的运行过程，可在虚拟世界中复现和分析真实世界的成功与失败及其触发条件。对不同checkpoint的测试显示，仿真中表现更优的checkpoint在真机上通常也表现更优，且成功/失败分布高度一致。

值得关注

• 突破瓶颈：World Labs认为当前机器人发展的主要瓶颈已不只是模型架构，而是缺少可规模化获取的经验和评估。仿真可以主动制造现实中昂贵、危险或难以重复的情况，让机器人反复经历成功与失败。
• 收购背景：SceniX由李昀烛（哥伦比亚大学助理教授，曾在斯坦福跟随李飞飞从事博士后研究）联合创立，专注于机器人仿真、训练与评估。World Labs擅长生成模型、计算机视觉和3D重建，SceniX擅长机器人、仿真、学习算法和硬件系统，二者互补。此次收购并非为了造机器人，而是建设与机器人形态和模型架构解耦的训练基础设施。
• 理论支撑：R2S2R推进了李飞飞此前提出的世界模型三分法中的“仿真器”功能——世界模型可承担渲染器（生成观察）、仿真器（模拟世界状态）、规划器（输出行动）三种角色。

未来方向

双方将围绕仿真、基础模型和动作条件模型逐步整合，计划先在仓库、实验室和电子装配等半结构化场景中与客户完成真实部署验证。